Update app.py

app.py

@@ -21,25 +21,25 @@ def get_admet(smiles):
     return pd.Series([mw, logp, tpsa, hba, hbd, rotb, lipinski],
                      index=["MW", "LogP", "TPSA", "HBA", "HBD", "RotB", "Lipinski"])
 
-# دالة رئيسية لتحليل الملف
-def analyze_smiles(uploaded_file):
+# دالة المعالجة الرئيسية
+def analyze_smiles(file):
     try:
-        # قراءة محتوى الملف مباشرة
-        content = uploaded_file.decode("utf-8")
+        # قراءة محتوى الملف باستخدام .read() ثم decode
+        content = file.read().decode("utf-8")
         smiles_list = [line.strip() for line in content.splitlines() if line.strip()]
         
-        # بناء جدول البيانات
+        # إنشاء DataFrame وتحليل ADMET
         df = pd.DataFrame({"SMILES": smiles_list})
         admet_df = df["SMILES"].apply(get_admet)
         final_df = pd.concat([df, admet_df], axis=1)
 
-        # حفظ ملف Excel
+        # إنشاء ملف Excel
         excel_buffer = io.BytesIO()
         final_df.to_excel(excel_buffer, index=False, engine="openpyxl")
         excel_data = excel_buffer.getvalue()
         excel_b64 = base64.b64encode(excel_data).decode()
 
-        # رسم مخطط LogP
+        # رسم LogP
         plot_df = final_df.dropna(subset=["LogP"])
         plt.figure(figsize=(10, 6))
         plt.barh(plot_df["SMILES"], plot_df["LogP"], color="skyblue")
@@ -53,7 +53,7 @@ def analyze_smiles(uploaded_file):
         img_b64 = base64.b64encode(img_buffer.read()).decode()
         plt.close()
 
-        # تحويل النتائج إلى جدول Markdown
+        # جدول Markdown
         table_md = final_df.to_markdown(index=False)
 
         return (
@@ -80,7 +80,7 @@ with gr.Blocks() as demo:
     image = gr.HTML()
 
     run_btn.click(
-        fn=lambda file: analyze_smiles(file.read()),
+        fn=analyze_smiles,
         inputs=[smiles_file],
         outputs=[status, table, download, image]
     )